Un résultat faible sur la mesure de maturité soulève chez la plupart des directions la même question : à quel point est-ce grave. La réponse est que la question elle-même arrive trop tôt. Un chiffre faible sur une des sept dimensions peut signifier deux scénarios qui n'ont pas grand-chose en commun, et l'instrument seul ne vous indique pas lequel des deux s'applique.
Le premier scénario est celui de l'organisation qui est au commencement. Il n'y a pas de gestion des données maintenue dans la durée, il n'y a pas d'infrastructure capable de porter des applications d'IA, et l'organisation elle-même n'a pas encore pris l'habitude de travailler avec des systèmes d'IA. Dans ce scénario, le score faible est une description correcte de la situation. Il n'y a rien d'étrange à cela ; la plupart des organisations commencent ici. Ce qui compte, c'est l'ordre dans lequel cela se construit. Sur pourquoi les dimensions fondamentales doivent venir en premier, vous découvrirez pourquoi l'organisation, l'infrastructure informatique et la gestion des données ne se situent pas à côté des autres dimensions mais en dessous — un niveau d'intelligence en matière de prise de décision a peu de valeur si les données sur lesquelles ces décisions s'appuient ne sont pas fiables.
Le deuxième scénario est moins visible et souvent plus surprenant pour une direction. L'organisation a effectivement construit quelque chose — des pilotes, des applications isolées, une équipe qui travaille avec — mais les personnes qui remplissent le questionnaire obtiennent des scores nettement différents. Le CIO voit une infrastructure prête ; le COO voit des processus qui reposent encore sur un contrôle manuel. Le CHRO voit une organisation qui embrasse l'IA ; les chefs d'équipe voient des personnes qui délaissent les outils dès que cela devient délicat. Dans ce scénario, le score moyen faible n'est pas le problème. C'est la dispersion qui est le problème.
C'est pour cette raison que la mesure fonctionne avec un tour de scoring séparé : plusieurs personnes évaluent séparément, sans voir les réponses des autres, et ce n'est qu'ensuite que la dispersion devient visible. Une organisation avec une moyenne faible et une faible dispersion sait où elle se trouve et peut avancer à partir de là. Une organisation avec une moyenne qui paraît acceptable mais avec une grande dispersion a un autre problème : il n'y a pas de vision partagée de la réalité, et cette vision doit exister avant qu'un score puisse porter sur quoi que ce soit.
La mesure met en évidence la dispersion. Elle ne l'explique pas, et elle ne la résout pas. Si le CIO et le COO obtiennent structurellement des scores différents sur l'infrastructure informatique, c'est une conversation qui doit avoir lieu — sur ce qui a été construit exactement, qui y a accès, et quelle part de cela fonctionne en production par rapport à un environnement pilote. La mesure fournit le point de départ de cette conversation, pas le résultat. Il en va de même pour le scénario un : savoir que rien n'est encore en place n'est pas un plan pour construire quelque chose. Sur quel est le degré de maturité de votre organisation en matière d'IA et quel est le degré de maturité de votre infrastructure informatique en matière d'IA, vous trouverez, pour chaque dimension, ce que les niveaux allant de baseline à intelligence examinent, afin qu'un score faible reçoive une direction plutôt qu'un simple jugement.
Un score faible sur les dimensions fondamentales ne signifie pas que des thèmes dépendants comme la prise de décision et le comportement des agents ne deviendront pertinents que dans un an. Cela signifie que ces thèmes peuvent déjà être consignés dès maintenant, même si l'exécution doit encore attendre. Les décisions qui sont réellement prises dans une organisation et par qui, sont décrites sur ce qui doit figurer dans un inventaire des décisions, et lesquelles de ces décisions restent en principe hors de portée de l'automatisation — pour des raisons légales, éthiques ou administratives — vous le découvrirez sur quelles décisions ne peuvent jamais être automatisées. Ce travail peut commencer pendant que les dimensions fondamentales continuent de se développer ; il n'a pas besoin d'attendre que l'infrastructure soit en ordre, même si l'exécution, elle, en dépendra.
Un score faible ne prédit ni un calendrier ni un résultat. Deux organisations avec un score identique peuvent avoir devant elles des trajectoires très différentes, selon l'endroit exact où se situait la dispersion, quel scénario s'appliquait, et quelle part du fondement était déjà présente de manière informelle sans que le questionnaire ait pu le capter. La mesure est une photographie avec sept dimensions et cinq niveaux ; elle n'est pas une prédiction de ce qui se passera après cette photographie.
Là où la mesure de maturité dresse le tableau de la capacité de portage de l'organisation — l'organisation peut-elle porter l'IA, sur la base de ce qui existe en matière de fondement et de vision partagée — une autre question porte sur autre chose : ce que l'IA peut effectivement reprendre dans cette organisation. C'est une question de niveau de tâche, pas une question de niveau organisationnel, et elle trouve sa réponse dans le scan de travail de FTE TO AI, qui calcule, pour chaque tâche, quelle part de celle-ci peut être reprise par l'IA. Les deux questions se succèdent : ce n'est que lorsqu'il est clair si, et où, l'organisation peut porter le poids, qu'il devient utile de savoir ce qui peut effectivement être repris. Qui constate un score faible sur la mesure ne peut donc pas inverser ces deux questions — mais peut déjà les mettre toutes les deux en perspective.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
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